秋去冬来,寒暑更替,2017悄然临近,为答谢广大客户的诚挚支持,杰和科技将于12月20日在深圳威斯汀酒店举办“杰行倍道 和通共赢 2016年度客户答谢暨新品推介会”。
此次答谢会以回馈客户为主,会上杰和科技将会与英特尔及合作伙伴们分享杰和在2016年取得的营销战绩,总 结服务上的不足和有待改进的部分,并对诚挚支持杰和发展的伙伴进行表彰,以示感谢。同时,对于2017年如何更好地为客户服务、提供匹配度和利用价值更高的产品,杰和也将与所有伙伴进行沟通交流。
会上,杰和为广大客户准备的重磅大礼:集模块化、独立风道设计、三级智能温控功能于一体的2U 8盘位机架式服务器原型设计产品,是否能满足您的财富需求?2017年,杰和在深度客制、快速交付服务上又将使出怎样的招数来满足您的各种挑剔?
杰和人深谙“取之于人,用之于人”的真理。企业要在万变的数据时代运筹帷幄,唯有尊重客需,敬畏客户,在和客户不断打交道的过程中,梳理客户需要解决的疑点难点,参悟并整理客户需求,才能让企业的产品比其他家竞品更懂得客户,而产品也更容易被客户接受。
深度客制,用差异化帮助您实现财富积累;快速交付,用高效成就您的每一次挑战,杰和科技愿与您同行共进,和通共赢。
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SEALQA是维吉尼亚理工大学研究团队开发的新型基准测试,旨在评估搜索增强型语言模型在面对矛盾、嘈杂或无用搜索结果时的推理能力。它包含三种测试:SEAL-0(极具挑战性的核心问题集)、SEAL-HARD(更广泛的困难问题集)和LONGSEAL(测试长上下文多文档推理)。研究发现,即使是前沿模型在这些测试中表现也很差,增加测试时计算资源往往不能带来可靠的性能提升,高级推理模型对嘈杂搜索结果特别敏感,模型在识别大量干扰文档中的相关信息时仍然困难重重。
这篇论文提出了"计划与预算"框架,解决大型语言模型在推理任务中的效率问题。研究者发现模型存在"推理失调"现象——简单问题上过度思考,复杂问题上思考不足。他们开发了贝叶斯预算分配模型(BBAM)作为理论基础,将推理分解为子问题并根据不确定性分配计算资源。实验表明,该方法在不同任务上显著提高推理效率,令牌使用减少39%,E?指标提升187.5%,且能使小型模型达到大型模型的效率水平。